Datenprofilierung 101

Nun sind die Anforderungen für Datenqualität Die Datenqualität steigt stetig. Wie lässt sich die Datenqualität eines Berichts mit Hunderten von Millionen Daten schnell analysieren? In diesem Artikel stellen wir Ihnen die in unseren Tests verwendete Datenprofilierungsmethode vor. Bevor wir in unseren Artikel eintauchen, wollen wir herausfinden Was ist Datenprofilierung? Erste.

Was ist Datenprofilierung?

Wikipedia-Definition von Datenprofiling: Data Profiling ist der Prozess der Analyse der in einer vorhandenen Datenquelle verfügbaren Daten und der Erhebung von Statistiken und Informationen dazu. Dieser Prozess führt zu einem genauen Überblick über die vorhandenen Daten, um sicherzustellen, dass etwaige Abweichungen, mögliche Risiken oder Trends erkannt werden. Unternehmen können die im Data Profiling-Prozess gewonnenen Erkenntnisse zu ihrem Vorteil nutzen.

Was ist Datenprofilierung?

Warum benötigen Sie Datenprofilierung?

Es hilft Ihnen, Ihre Daten zu entdecken, zu verstehen und zu organisieren. Es sollte aus mehreren Gründen ein wichtiger Bestandteil des Datenverarbeitungsprozesses Ihres Unternehmens sein.

Datenprofilierung hilft zunächst dabei, die Grundlagen der Daten zu erfassen und zu überprüfen, ob die Informationen in der Tabelle mit der Beschreibung übereinstimmen. Zweitens hilft sie Ihnen, Ihre Daten besser zu verstehen, indem sie Beziehungen zwischen verschiedenen Datenbanken, Quellanwendungen oder Tabellen aufdeckt. Neben der Entdeckung verborgener Informationen in Ihren eigenen Daten kann Datenprofilierung Ihnen auch dabei helfen, sicherzustellen, dass Ihre Daten standardmäßigen statistischen Maßstäben und Ihren unternehmensspezifischen Geschäftsregeln entsprechen.

Welche verschiedenen Arten der Datenprofilierung gibt es?

Viele der heute verwendeten Techniken oder Prozesse zur Datenprofilierung lassen sich in drei große Kategorien einteilen: Strukturerkennung, Inhaltserkennung und Beziehungserkennung. Das Ziel ist jedoch dasselbe: die Verbesserung der Datenqualität und ein besseres Verständnis der Daten.

• Strukturaufklärung: Auch als Strukturanalyse bekannt, überprüft sie die Konsistenz und Form der vorhandenen Daten. Die Strukturanalyse untersucht auch einfache Basisstatistiken in den Daten. Mithilfe von Statistiken wie Minimum und Maximum, Durchschnitt, Median, Modus und Standarddifferenz können Sie Einblicke in die Gültigkeit von Daten gewinnen.
• Inhaltserkennung: Dabei werden die verschiedenen Elemente der Datenbank genauer untersucht, um die Datenqualität zu überprüfen. Dies kann Ihnen helfen, Bereiche zu finden, die Nullwerte oder falsche oder mehrdeutige Werte enthalten. Viele Datenmanagement Aufgaben beginnen mit der Berücksichtigung aller inkonsistenten und mehrdeutigen Einträge in einem Datensatz. Der standardisierte Prozess der Inhaltsermittlung spielt eine wichtige Rolle bei der Lösung dieser kleinen Probleme.
• Beziehungserkennung: Es geht darum, die verwendeten Daten zu identifizieren und die Zusammenhänge zwischen den Datensätzen besser zu verstehen. Der Prozess beginnt mit einer Metadatenanalyse, um wichtige Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren und die Verbindungen zwischen bestimmten Feldern einzugrenzen, insbesondere bei Datenüberschneidungen. Dieser Prozess kann dazu beitragen, einige der Probleme zu reduzieren, die auftreten in Data Warehouses oder andere Datensätze, wenn die Daten nicht richtig ausgerichtet sind.

Welche Vorteile bietet die Datenprofilierung?

Es kann Unternehmen oder Organisationen eine Reihe von Vorteilen bringen.

1. Verbessern Sie die Entscheidungsfindung mit hochwertigen Daten

Datenprofilierung ist ein Prozess, der sicherstellt, dass die von Benutzern verwendeten Daten von höchster Qualität sind. Wenn ein Unternehmen hochwertige, zuverlässige Daten nutzt, kann es diese nutzen, um Informationen zu gewinnen, die sich positiv auf das Geschäft auswirken können. Diese Informationen können aus verschiedenen Kategorien stammen und unternehmensweit für vielfältige Anwendungen genutzt werden. Sie können helfen, mögliche Herausforderungen zu erkennen und Geschäftsentwicklungen vorherzusagen.

2. Aktives Krisenmanagement

Durch Datenprofilierung können Problembereiche identifiziert und behoben werden, bevor sie eskalieren.

3. Prädiktive Entscheidungsfindung

Durch Datenprofilierung kann verhindert werden, dass selbst kleinste Fehler zu einem größeren Problem werden. Unternehmen können die verschiedenen Ergebnisse verschiedener Szenarien nachvollziehen. Solche Fähigkeiten helfen, den Zustand des Unternehmens genau zu verstehen und Entscheidungen für langfristige Verbesserungen zu treffen.

4. Sorgen Sie für eine geordnete Sortierung

Datensätze basieren oft auf unterschiedlichen Datenquellen. Diese Quellen können soziale Medien, Kundenbefragungen und Big-Data-Marktplätze sein. Durch Profiling können Nutzer Daten bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen und so eine optimale Verschlüsselung ermöglichen. Fachleute können dann verschiedene Datensätze und Referenzen analysieren, um sicherzustellen, dass die Daten den üblichen statistischen Parametern und Geschäftsregeln entsprechen.

Welche Schritte umfasst die Datenprofilierung?

Mithilfe von Data Profiling analysieren Unternehmen große Datenmengen in einem systematischen, repetitiven Prozess. Der Prozess ist konsistent und basiert auf festen Kennzahlen. Da Daten im heutigen Geschäftsumfeld dynamisch sind, ist es notwendig, ihre Qualität kontinuierlich bewerten zu können. Das Hauptproblem für Unternehmen ist jedoch der Aufbau interner Data-Profiling-Tools und die damit verbundenen hohen Kosten. Wenn ein Unternehmen mit Data Profiling beginnen möchte, sind vier Hauptschritte erforderlich, um die richtige, stabile und konsistente Basis zu schaffen.

1. Legen Sie die Basis mit Discovery

Jedes Unternehmen, das Datenprofiling plant, muss mit der Datenanalyse beginnen. Dabei geht es um die Ermittlung von Struktur, Inhalt und Beziehungen.

2. Schritte der Profilerstellung

Beim Profiling listen Unternehmen zunächst die Details jedes verwendeten Datensatzes auf. Stellen Sie sich einen Datensatz vor, der einen klaren Überblick über alle Benutzerdatensätze bietet. Während größere Unternehmen auf Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) oder proprietäre Datenmanagement-Plattformen setzen, nutzen kleinere Unternehmen eher Optionen wie Tabellenkalkulationen. Nach Abschluss des Profilings können Daten anhand ihrer Nützlichkeit und ihres einfachen Zugriffs im Vergleich zu anderen Daten mit niedrigerer Priorität getrennt werden. Letztere können auf kostengünstigen Speichergeräten gespeichert werden.

3. Datenstandardisierung

Nachdem die Datentrennung und der einfache Zugriff erreicht sind, besteht der nächste Schritt in einer umfassenden Datenstandardisierung.

4. Bereinigung für eine bessere Standardisierung

Die Datenbereinigung ist der letzte Schritt nach der Standardisierung. Sie stellt eine weitere Standardisierungsebene dar und stellt sicher, dass alle durch die Anwendung der neuen Standardisierungsregeln verursachten Formatierungsfehler behoben werden. In diesem Schritt werden alle beschädigten oder irrelevanten Daten gelöscht. Eine robuste Analysestrategie und zuverlässige Backups können darüber hinausgehende Datenprobleme verhindern.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, besser zu verstehen, was Datenprofilierung ist. Wenn Sie mehr über Datenprofilierung erfahren möchten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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